フルリソースライブラリー

データパイプラインとは?

データパイプライン内で発生する重要な4つのアクションは、データ統合を実現する手段です。統合は生データから始まり、最終的に実用的な情報と知見を生成します。

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機械学習を生かしたデータクオリティ

ビッグデータがDQの手法をどのように変えているかを学びましょう。ビッグデータによって機械学習(ML)が主流になりました。DQがMLに影響を与えたように、MLもDQの実装のあり方を変えています。

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初心者向けバッチ処理ガイド

バッチ処理は、効率化とプロセスの自動化を目的として、リソースが許す範囲内で、ユーザー操作をほとんど/まったく伴わずにデータジョブを実行する方法です。

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データプレパレーションとは?

データプレパレーションとは、処理/分析前に生データをクレンジングして変換するプロセスです。時間のかかるプロセスですが、ビジネスインテリジェンスのメリットを得るために必要となります。今日では、セルフサービスの高機能なデータプレパレーションツールによって、これまで以上に簡単になり、効率化されています。

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ストリーミングデータとは?

Kafkaなどのストリーミングデータフレームワークによって、スケーラブルで柔軟な方法でストリーミングデータを移動/処理できるようになりました。

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[ウェビナー]Talend Fall ’18の新機能

データが増えれば増えるほど、業務で使用できる環境の準備が難しくなり、さらに管理コストも増加するという問題があります。 しかし、Talend Fall ‘18の登場で、それも過去の話となります。東京のクラウドセンター、サーバーレスビッグデータをはじめとする新機能が問題を解決します。

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機械学習とは?

機械学習とは、さまざまな外部入力への露出を介して、時間をかけて「学習」する能力をコンピューターに与えるための、統計的確率を用いた手法です。

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データプロファイリングとは?

データプロファイリングはビジネスに不可欠です。データプロファイリングを使用してデータを編成/分析する企業は、新たな成功につながる可能性を発見し、市場で明確かつ強力な優位性を発揮できます。

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Talendのビッグデータ活用基盤で機械学習を効率化する

AIや機械学習の普及は加速度的に進んでおり、企業活動のあらゆるところでAI導入事例を目にするようになってきました。 AI導入が企業の競争力強化に必要不可欠な時代に突入しています。その一方で、専門的スキルをもつ人材の不足、業務オペレーションとは分断されたデータ活用などの理由により、AI活用には効率化の余地が多くあります。

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Talend Summer ’17 あらゆるクラウド上でビッグデータ統合を実現

Talend Summer '17は、主要なクラウドプラットフォーム向けにの広範な接続を提供します。データアーキテクチャーをNoSQL、ビッグデータ、クラウドデータウェアハウジングに対応させ、さらにストレージを横断的に使用できます。 どのクラウド上でも、高度なデータ分析、リアルタイムのビッグデータ、機械学習を必要とするデータサイエンティストやアナリストの要望に対応できます。

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